In diesem Kurs werden Sie: - Tensor-Objekte, die grundlegenden Bausteine von TensorFlow, kennenlernen, den Unterschied zwischen dem Eager- und dem Graph-Modus in TensorFlow verstehen und lernen, wie Sie ein TensorFlow-Tool zur Berechnung von Gradienten verwenden. - Ihre eigenen benutzerdefinierten Trainingsschleifen unter Verwendung von GradientTape und TensorFlow-Datensätzen erstellen, um mehr Flexibilität und Sichtbarkeit beim Training Ihres Modells zu erhalten.
Benutzerdefiniertes und verteiltes Training mit TensorFlow
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken
Dozent: Laurence Moroney
21.514 bereits angemeldet
(408 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Vertriebsstrategien
- Kategorie: GradientTape für die Optimierung
- Kategorie: Benutzerdefinierte Trainingsschleifen
- Kategorie: Grundlegende Tensor-Funktionalität
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Diese Woche erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die grundlegenden Bausteine von TensorFlow - Tensorobjekte. Sie werden zum Beispiel in der Lage sein, den Unterschied zwischen dem Eager-Modus und dem Graph-Modus in TensorFlow zu beschreiben und zu erklären, warum der Eager-Modus für Sie als Entwickler sehr benutzerfreundlich ist. Sie werden auch die TensorFlow-Tools zur Berechnung von Gradienten verwenden, damit Sie das nächste Mal, wenn Sie einen Gradienten benötigen, nicht nach Ihren alten Kalkulationslehrbüchern suchen müssen!
Das ist alles enthalten
12 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
In dieser Woche werden Sie eigene Trainingsschleifen mit GradientTape und TensorFlow-Datensätzen erstellen. Wenn Sie in der Lage sind, Ihre eigenen Trainingsschleifen zu schreiben, erhalten Sie mehr Flexibilität und Transparenz beim Training Ihrer Modelle. Sie werden auch eine Funktion zur Berechnung der Ableitungen von Funktionen verwenden, so dass Sie zur Berechnung von Gradienten nicht mehr in Ihren alten Kalkulationsbüchern nachschlagen müssen.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Diese Woche lernen Sie die Vorteile der Generierung von Code kennen, der im "Graph-Modus" läuft. Sie werden einen Blick darauf werfen, wie Graph-Code aussieht, und Sie werden üben, diesen effizienteren Code automatisch mit den TensorFlow-Tools zu generieren, so dass Sie den Graph-Code nicht selbst schreiben müssen!
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
In dieser Woche werden Sie sich die Möglichkeiten des verteilten Trainings zunutze machen, um mehr Daten zu verarbeiten und größere Modelle schneller zu trainieren. Sie erhalten einen Überblick über verschiedene Strategien für verteiltes Training und üben dann die Arbeit mit zwei Strategien, von denen die eine auf mehreren GPU-Kernen und die andere auf mehreren TPU-Kernen trainiert. Machen Sie Ihren Umhang bereit, denn diese Woche werden Sie einige Superkräfte erhalten!
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben4 Unbewertete Labore
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Geprüft am 27. Feb. 2021
Geprüft am 7. Jan. 2021
Geprüft am 10. Aug. 2021
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